XGBoosting简单原理及参数调优
Booster参数： 1.学习率和n_estimators具有相反的关系，建议学习率设小，用交叉验证确定estimators。 随机森林与XGBoosting区别 随机森林的损失函数对树的的处理是并行的，而XGB是串行的处理。 在XGB安装完成后就可以在sklearn的调用，XGB的弱学习器是不能换的， XGB可以实现增量学习，对与连续特征，对样本中出现的特征认为是一个分裂点，这是精确搜索。
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